託普雲農 | 如何快速測量小麥畝穗數？

一年之計在於春，目前全國各地正在陸續開展春耕備耕工作，小麥種植地區也在進行小麥化學除草、春灌等田間管理工作，確保小麥增產增收。

今年以來，種業如何發展這一問題在多個重要場合成爲熱點。2021年中央一號文件及兩會期間，“農業芯片”——種子問題備受關注，解決好種子“卡脖子”問題，成爲接下來農業發展任務的重中之重。

春種一粒粟，秋收萬顆子。小麥作爲我國主要的糧食作物之一，小麥產量直接關乎到我國的糧食安全，因此如何培育最優品種的小麥，實現小麥產量提升是育種專家的重要任務之一。小麥畝穗數作爲組成小麥產量的重要衡量指標，是小麥育種和栽培工作中必要的測量內容，對於小麥優種選育有着重要的參考意義。

傳統測算方式，實割實測

目前，到小麥成熟季，小麥產量測算主要通過人工手動統計，需要育種專家深入田間實割實測，再通過獲得數據推算小麥產量。

在收割前一週，專家們需要深入田間地頭，實地觀察麥田長勢，預估小麥產量。等到了實割實測現場，專家們要頂着烈日對麥田進行標識測量、拉尺放樣，然後彎腰弓背親手割取小麥樣本，幾個回合下來往往都是汗流浹背。隨後再經過脫粒去雜、測水稱重等環節，幾番辛苦才能完成整個小麥產量測算的前期工作。經過所有環節後，專家們還要稱出小麥重量、含水量，再加上測量的固定面積，將數據代入專公式才能最終測算出小麥的實收產量。

不難看出，小麥實收產量的傳統測算方式不僅費時費力、環節繁瑣而且沒有統一的標準化計數方案。在另一種測算小麥理論產量的方法中也存在同樣問題，小麥理論產量可通過畝穗數、穗粒數、千粒重來獲取，但是目前，獲取小麥畝穗數的方式仍然有賴於人工肉眼計數統計，數據準確度有待提高，那有沒有辦法可以快速獲取小麥畝穗數呢？

智能測算方式，快速獲取

針對傳統小麥畝穗數的測算痛點，浙江託普雲農科技股份有限公司自主研發了小麥畝穗數測量系統，通過搭配硬件採集特定面積內的小麥圖像信息，系統利用深度學習、圖像識別等人工智能技術可快速計算出小麥畝穗數量，取代人工方法統計，並可實時查看多張照片的測算和分析結果，通過軟件自動生成報表功能，有效實現數據的編輯、篩選、導出和分享，爲育種和考種專家提供便利。

利用麥穗數和畝穗數測算結果，用戶根據實際測量獲取的穗粒數及千粒重數據，就可以快速計算得出小麥的理論產量，有效提高科研效率，積極促進小麥高產栽培和良種選育工作。

目前，隨着農業技術的發展，傳統作物的產量測算方式正在逐漸被更發達的科技手段而取代，人工智能技術也越來越深入在農業領域的方方面面。相信在人工智能技術的不斷應用實踐下，農業科研發展及新農人將迎來更便利、快捷的服務模式。